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2017年7月16日 (日)

Juliaやってみよう。四日目。@timeでプロファイリング

今日は、昨日のIzhikevichモデルのコードの簡単なプロファイリングしてみる。Pythonに翻訳した時とどっちが速いのかというのが知りたい。結果次第ではjuliaは使わないかもしれない。ちょっと古い記事だけど、ある程度アレイが大きくなるとNumpyの方が速いというベンチマークもあるので、自分が使うような用途で確認してみたい。

@time

公式ドキュメンテーションのパフォーマンスのコツによると、基本的には@timeというマクロがあるので、それを使うと良いようだけど、グローバルのスコープで実行するとオーバーヘッドがあって遅くなる(からのForループでも100マイクロ秒くらい)ので、測りたい部分をfunctionにして測るのがよいらしい。

昨日のコードをfunctionの中にいれてやって、

function test()

    Ne = 800; Ni = 200;
    re = rand(Ne, 1); ri = rand(Ni, 1);
    a = [0.02 * ones(Ne, 1); 0.02 * ones(Ni, 1)]
    b = [0.2 * ones(Ne, 1);  0.25-0.05*ri]
    c = [-65 + 15 * re .^ 2; -65*ones(Ni, 1)]
    d = [8-6*re .^ 2; 2*ones(Ni,1)]
    S = hcat(0.5 * rand(Ne+Ni,Ne),  -rand(Ne+Ni,Ni));

    v=-65*ones(Ne+Ni,1);    # Initial values of v
    u=b.*v;                 # Initial values of u
    firings=[];             # spike timings

    for t=1:1000            # simulation of 1000 ms
        I=[5*randn(Ne,1);2*randn(Ni,1)]; # thalamic input
        fired=find(v.>= 30);    # indices of spikes
        firings=[firings; hcat(t+0*fired, fired)];
        v[fired]=c[fired];
        u[fired]=u[fired]+d[fired];
        I=I+sum(S[:,fired], 2);
        v=v+0.5*(0.04*v.^2+5*v+140-u+I); # step 0.5 ms
        v=v+0.5*(0.04*v.^2+5*v+140-u+I); # for numerical
        u=u+a.*(b.*v-u);                 # stability
    end

end

あとは

@time test()

としてやる。

うちのPCでは

0.785356 seconds (326.64 k allocations: 365.923 MiB, 24.83% gc time)

という感じでした。

numpyバージョンを作らねば。

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